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J-GLOBAL ID：201602215902344596   整理番号：16A1354173

べき乗則グラフのためのスケールフリー構造【Powered by NICT】

A scale-free structure for power-law graphs

著者 (3件)： Veras Richard (Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, 5000 Forbes Avenue, Pittsburgh, PA 15213, USA) ,  Low Tze Meng (Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, 5000 Forbes Avenue, Pittsburgh, PA 15213, USA) ,  Franchetti Franz (Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, 5000 Forbes Avenue, Pittsburgh, PA 15213, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： HPEC  ページ： 1-7  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ウエブ,生物学および輸送から生じるような多数の実世界グラフはランダムと現代のコンピュータアーキテクチャ上の性能のために利用できる構造を持たないようである。しかし,これらのグラフは局所性のために利用できることをスケールフリーグラフトポロジーを有していた。既存のまばらなデータフォーマットは,この構造を利用するために設計されていない。貯蔵量を低減し,これらの大規模データセットのためのある種の行列演算のコストを改善することに主に焦点を当てた。,スパースと階層的に実世界スケールフリーグラフを貯蔵するためのデータ構造を提案した。グラフの構造を維持することによって,筆者らはグラフとキャッシュの局所性を保存している。合成スケールフリーグラフデータのために,10~7まで非ゼロエッジを持つグラフのための最新技術よりも優れている。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算機アーキテクチャ ,  *局所性 ,  データ構造 ,  データフォーマット ,  キャッシュメモリ ,  *べき乗則
準シソーラス用語： 行列演算 ,  大規模データセット ,  *スケールフリー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： べき乗則 ,  グラフ ,  スケール